5.11如何理理解Faster RCNN

如何理解Faster RCNN ???? 在當(dāng)前的學(xué)術(shù)和工業(yè)界，目標(biāo)檢測算法可以分為三大類： （1）傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法，這包括Cascade、HOG/DPM、Haar/SVM以及它們的各種改進(jìn)和優(yōu)化版本。 （2）候選區(qū)域/框 + 深度學(xué)習(xí)分類，這一類算法通過提取候選區(qū)域，然后使用深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行分類，典型的代表有： - R-CNN（Selective Search + CNN + SVM） - SPP-net（ROI Pooling） - Fast R-CNN（Selective Search + CNN + ROI） - Faster R-CNN（RPN + CNN + ROI） - R-FCN （3）基于深度學(xué)習(xí)的回歸方法，這類方法包括YOLO、SSD、DenseBox等，還有一些最近結(jié)合了RNN算法的RRC detection以及結(jié)合DPM的Deformable CNN等。 通過R-CNN和Fast RCNN的發(fā)展，2016年，Ross B. Girshick提出了Faster RCNN。Faster RCNN將特征提取、候選區(qū)域提取、邊界框回歸和分類整合到了一個網(wǎng)絡(luò)中，顯著提高了綜合性能，尤其在檢測速度方面有顯著提升。 具體來說，F(xiàn)aster RCNN可以分為以下四個主要部分： 1. Conv layers（卷積層）：作為一個CNN目標(biāo)檢測方法，F(xiàn)aster RCNN首先使用一組基礎(chǔ)的卷積、ReLU激活和池化層來提取圖像的特征。 2. Feature maps（特征圖）：這些特征圖被共享，用于后續(xù)的Region Proposal Networks（RPN）和全連接層。 3. Region Proposal Networks（RPN，區(qū)域提案網(wǎng)絡(luò)）：RPN網(wǎng)絡(luò)用于生成區(qū)域提案。它通過softmax來判斷候選區(qū)域是前景（目標(biāo)）還是背景，然后使用邊界框回歸來精確修正候選區(qū)域。 4. Roi Pooling（感興趣區(qū)域池化）：這一層收集輸入的特征圖和提案，然后提取提案的特征圖，將其輸入到后續(xù)的全連接層以確定目標(biāo)的類別。 5. Classification（分類）：利用提案的特征圖來計算其類別，同時再次進(jìn)行邊界框回歸以獲取最終檢測框的精確位置。 理解Faster RCNN的這四個關(guān)鍵組成部分有助于我們深入探討這一強大的目標(biāo)檢測算法。如果有任何疑問或需要更多解釋，請隨時提問！??????